这篇文章介绍了块密码。
文中主要分为四个部分。
第一个部分解释了块密码的基础概念，包括抽象概念PRF（伪随机函数）和PRP（伪随机置换）的定义及其安全定义。
第二个部分介绍了经典块密码DES，包括DES的Feistel网络，支撑Feistel网络的Luby-Rackoff定理，triple-DES和对DES的一些攻击方法。特别是有效的中间相遇攻击。
第三个部分介绍了目前流行的块密码AES，包括AES的结构和一些攻击方法等。
最后一小部分介绍了用PRG构造PRF，再利用Feistel网络变成块密码。
本系列是总结Mike Rosulek教授在上海期智研究院的密码学学术讲座。
这是Mike教授的第三个分享：Oblivious Transfer and Extension
Roadmap
OT在多方安全计算中扮演着重要的角色，但OT的实际开销往往很大，因为他不可能使用廉价的加密方法来实现[ImpagliazzoRudich89]。因此在这篇文章中，会介绍一些前沿的方法来提高OT的效率：离线预计算和OT扩展。
本系列是总结Mike Rosulek教授在上海期智研究院的密码学学术讲座。
这是Mike教授的第二个分享：Advanced Techniques and Optimizations for Garbled Circuits
Roadmap
在这篇文章中，会介绍在garble boolean circuits时的优化技术：包括point-and-permute, row-reduction, free-XOR和half gates。此外，这篇文章还会介绍如何garble arithmetic circuits。
本系列是总结Mike Rosulek教授在上海期智研究院的密码学学术讲座。
这是Mike教授的第一个分享：Overview of Secure Computation and Yao’s Protocol
Roadmap
主要内容包括安全多方计算的整体介绍及其应用场景、如何定义安全多方计算的security、Yao的混淆电路协议 (garbled circuits protocol)。
（咕咕咕博客选手回来了，学长说：与其担心有没有学读，不如多学学密码学，泪目，我觉得他说的对！）
今天给大家分享的论文是一篇基于AFL的工作：AFL++：Combine Incremental Steps of Fuzzing Research，发表在USENIX Workshop。分享时的slides
PyTorch框架学习。
这篇文章主要介绍如何用PyTorch设计实现一个NN。
colab笔记：
Neural Network Design 1: The Layers
Neural Network Design 2: Callable Neural Networks
在机器学习中，常用cross-entropy来作为模型的损失函数，这篇文章将阐述信息学中的entropy（熵）是什么，cross-entropy（交叉熵）又是什么，KL-Divergence和entropy、cross-entropy的关系是什么？
如何具象的理解这些概念？
在开始阅读这篇文章之前，先提及一下香农对bit的定义，香农认为bit是用来消除信息的不确定性的。
bit：uncertainty divided by 2.
原视频 讲的很好，本文只是在此基础上对一些总结，方便理解物质化（马原.jpg）。
Solidity的官方教程笔记：advanced。
Solidity的官方教程笔记：basic。
